Afbeelding door auteur
 

GitHub is lange tijd het go-to-platform geweest voor ontwikkelaars, inclusief ontwikkelaars in de datawetenschapsgemeenschap. Het biedt robuuste versiebeheer- en samenwerkingsfuncties. Datawetenschappers hebben echter vaak unieke vereisten, zoals het omgaan met grote datasets, complexe workflows en specifieke samenwerkingsbehoeften waar GitHub mogelijk niet volledig aan voldoet. Dit heeft geleid tot de opkomst van alternatieve platforms, die elk onderscheidende kenmerken en voordelen bieden. 

In deze blog verkennen we de top vijf van GitHub-alternatieven die bijzonder geschikt zijn voor data science-projecten, en die diverse opties bieden voor samenwerking, projectmanagement en data- en modelverwerking.

Kaggle staat in de data science-gemeenschap bekend om zijn unieke combinatie van data science-wedstrijden, datasets en een samenwerkingsomgeving. 

Het platform biedt toegang tot een enorme verzameling datasets en biedt datawetenschappers de mogelijkheid om hun vaardigheden in praktijkscenario's te testen door middel van wedstrijden. Bovendien bied ik toegang tot het bewerken, uitvoeren en delen van codenotebooks met uitvoer. 
 

Afbeelding van Kaggle
 

Ik gebruik Kaggle nu drie jaar en ik ben er helemaal weg van. Met dit platform kan ik snel deep learning-projecten uitvoeren op gratis GPU's en TPU's. Met zijn hulp heb ik een sterk portfolio kunnen creëren door mijn analytische rapporten en machine learning-projecten te delen. Daarnaast heb ik deelgenomen aan verschillende data-analyse- en machine learning-wedstrijden, waardoor ik mijn vaardigheden op deze gebieden heb kunnen verbeteren. Over het geheel genomen is Kaggle een uitstekende hulpbron geweest die mij in staat heeft gesteld zowel persoonlijk als professioneel te groeien.

Als je een beginner bent in datawetenschap, raad ik je ten zeerste aan om met Kaggle te beginnen in plaats van met GitHub. Kaggle biedt een breed scala aan gratis functies die essentieel zijn voor elk data science-project. Bovendien kun je van anderen leren en rechtstreeks vragen stellen in een gemeenschap van gelijkgestemde individuen die elkaar willen helpen. 
 

Afbeelding van Kaggle

Gezicht knuffelen is snel uitgegroeid tot een centrum voor de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van natuurlijke taalverwerking (NLP) en machinaal leren. Het onderscheidt zich door een uitgebreide verzameling vooraf getrainde modellen aan te bieden, samen met een collaboratief ecosysteem voor het trainen en delen van nieuwe modellen. Bovendien is het moeiteloos geworden om uw dataset gratis te uploaden en uw machine learning-webapp te implementeren.

In Hugging Face is een modelrepository vergelijkbaar met GitHub en bevat deze verschillende soorten informatie, waaronder bestanden en modellen. U kunt een onderzoekspaper bijvoegen, prestatiestatistieken toevoegen, een demo met het model bouwen of een gevolgtrekking maken. Bovendien kun je nu commentaar geven en pull-aanvragen indienen, net als in GitHub.
 

Afbeelding van knuffelend gezicht
 

Ik gebruik Hugging Face regelmatig om modellen te implementeren, getrainde modellen te uploaden en een sterk machine learning-portfolio op te bouwen. Ik heb diepgaand versterkend leren, meertalige spraakherkenning en grote taalmodellen geïmplementeerd.

Dit platform is in de eerste plaats ontworpen voor de gemeenschap, en een van de belangrijkste kenmerken is dat het de meeste functies gratis aanbiedt. Als u echter een geavanceerd model heeft, kunt u zelfs betaalde functies aanvragen. Dit maakt het het go-to-platform voor iedereen die ML-ingenieur of NLP-ingenieur wil worden.
 

Afbeelding van knuffelend gezicht

DagsHub is een platform op maat gemaakt voor datawetenschappers en machine learning-ingenieurs, gericht op de unieke behoeften van het beheren van en samenwerken aan datawetenschapsprojecten. Het biedt uitzonderlijke tools voor versiebeheer, niet alleen voor code, maar ook voor datasets en ML-modellen, waarmee een veel voorkomende uitdaging in het veld wordt aangepakt. 

Het platform kan goed worden geïntegreerd met populaire datawetenschapstools, waardoor een soepele overgang vanuit andere omgevingen mogelijk is. Het opvallende kenmerk van DagsHub is het gemeenschapsaspect, dat datawetenschappers de ruimte biedt om samen te werken en inzichten te delen, waardoor het een bijzonder aantrekkelijke keuze is voor mensen die met een gemeenschap van gelijken willen samenwerken.
 

Afbeelding van DagsHub
 

Ik ben een grote fan van DagsHub vanwege de gebruiksvriendelijke aanpak bij het uploaden en openen van gegevens en modellen. DagsHub biedt zowel een eenvoudige API als een GUI waarmee u eenvoudig gegevens en modellen kunt uploaden en openen. Bovendien biedt het MLFlow-instanties voor het volgen van experimenten en modelregistratie. Bovendien biedt het een gratis exemplaar van Label Studio om uw gegevens te labelen. Het is een alles-in-één platform voor al uw machine learning-vereisten. DagsHub biedt ook integraties van derden, zoals S3-bucket, New Relic, Jenkins en Azure blob-opslag.
 

Afbeelding van DagsHub

GitLab is een goed alternatief voor GitHub voor allerlei soorten tech-professionals. Het biedt robuust versiebeheer en samenwerking, CI/CD, projectbeheer en probleemtracking, beveiliging en compliance, analyses en inzichten, webhooks en REST API, pagina's en meer. 

Dit platform is een ideale oplossing voor ontwikkelaars en datawetenschappers die naadloze workflowautomatisering moeten bouwen, van gegevensverzameling tot modelimplementatie. Het biedt ook krachtige tools voor het volgen van problemen en projectbeheer, die essentieel zijn voor het coördineren van complexe datawetenschapsprojecten. 
 

Afbeelding van GitLab
 

Ik gebruik GitLab de afgelopen drie jaar, voornamelijk om mezelf vertrouwd te maken met het platform en om mijn statische websites van GitHub naar GitLab te migreren. De gebruikersinterface van GitLab is gemakkelijk te begrijpen en biedt een breed scala aan tools voor gratis gebruikers. Bovendien heb je de mogelijkheid om er zelf een te hosten GitLab Community Edition-instantie gratis, waardoor u volledige controle over uw projecten krijgt.

Net als GitHub kan GitLab ook worden gebruikt als portfolio voor uw data science-projecten. U kunt al uw werk op één plek uploaden en delen, en het heeft zelfs betere samenwerkingstools voor grotere en complexere projecten. GitLab is een krachtig platform dat je zeker moet overwegen, zelfs als je al tevreden bent met GitHub.
 

Afbeelding van GitLab

Codeberg.org onderscheidt zichzelf als een non-profit, gemeenschapsgestuurd platform dat een sterke nadruk legt op open source en privacy. Het biedt een eenvoudige, gebruiksvriendelijke interface die aantrekkelijk is voor mensen die op zoek zijn naar een ongecompliceerde en duidelijke codehostingoplossing. Voor datawetenschappers die prioriteit geven aan open-sourcewaarden en dataprivacy, biedt Codeberg een aantrekkelijk alternatief.
 

Afbeelding van Codeberg
 

Het biedt CI/CD-oplossingen, Pages, SSH en GPG, webhooks, integraties van derden en samenwerkingstools voor allerlei soorten projecten, vergelijkbaar met GitHub.

Tijdens het installeren van Librewolf ontdekte ik Codeberg en Forgejo. Ze bieden een GitHub-achtige ervaring met Git en vereenvoudigde workflowautomatisering. Ik raad je ten zeerste aan om ze eens te proberen voor het hosten van je projecten.
 

Afbeelding van Codeberg

Elk van deze platforms biedt unieke kenmerken en voordelen voor datawetenschappers. GitLab blinkt uit in geïntegreerd workflowbeheer, DagsHub en Hugging Face zijn op maat gemaakt voor het hosten en samenwerken van machine learning-projecten, Kaggle biedt een interactieve omgeving voor leren en competitie, en Codeberg legt de nadruk op open source en privacy. Afhankelijk van hun specifieke behoeften, of het nu gaat om geavanceerd projectmanagement, gemeenschapsbetrokkenheid, gespecialiseerde tools of een toewijding aan open-sourceprincipes, kunnen datawetenschappers tussen deze opties een geschikt alternatief voor GitHub vinden.
 
 

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) is een gecertificeerde datawetenschapper-professional die dol is op het bouwen van machine learning-modellen. Momenteel richt hij zich op het creëren van content en het schrijven van technische blogs over machine learning en data science-technologieën. Abid heeft een Master in Technologie Management en een Bachelor in Telecommunicatie Engineering. Zijn visie is om een ​​AI-product te bouwen met behulp van een grafisch neuraal netwerk voor studenten die worstelen met een psychische aandoening.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.kdnuggets.com/the-top-5-alternatives-to-github-for-data-science-projects?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=the-top-5-alternatives-to-github-for-data-science-projects